05.12.2017

Media Modeling: Cross-Channel Bewertungen jenseits des Direktmarketings


Media Modeling, auch Marketing Mix Modeling (MMM) genannt, ist ein statistisches Analyseverfahren. Hierbei wird der Einfluss verschiedenster Marketingstrategien ermittelt und der Einfluss zukünftiger Strategien vorhergesagt. Dies geschieht zum Beispiel durch multivariate Regression auf Käufe und Marketing-Zeitreihendaten.


Herkömmlich Analysemethoden stoßen an ihre Grenzen

Bei manchen Werbemaßnahmen, zum Beispiel im Direktmarketing, funktioniert die Zuordnung von Käufen zu Marketingaktionen verhältnismäßig einfach: Wenn der Kunde und seine Bewerbung bekannt sind, beispielsweise bei Katalogen, Postkarten oder E-Mails.

Die Zuordnung bei breiter streuenden Cross-Channel Werbemaßnahmen – wie Plakatwerbung, Anzeigen, TV und Radiowerbung – ist jedoch schwieriger und benötigt andere Vorgehensweisen. Kommen dann noch weitere Abhängigkeiten hinzu – Ferienzeit, Wetter, saisonale Faktoren (Weihnachten, Feiertage) oder Werbedruck der Konkurrenz – versagen klassische Auswertungen.


Media Modeling bietet die Lösung

Media Modeling bietet die Möglichkeit, den Einfluss einzelner Kanäle sowie einzelner Cross-Channel Maßnahmen abzuschätzen. Äußeren Faktoren können herausgerechnet und somit der „neutrale“ Erfolg der Maßnahmen abgebildet werden. Für beliebige Zeitspannen wird der Einfluss der Kanäle untersucht.

Dadurch werden Kampagnen vergleichbar gemacht und einzelne Kanäle innerhalb kanalübergreifender Kampagnen gegenübergestellt. Ist das Modell einmal definiert, kann es auch dazu benutzt werden, um neue Marketing Mixe auszuprobieren und zukünftige oder „Was-Wäre-Wenn“-Szenarien durchzurechnen.


Viele Modelle, ein Mix

Für das Media Modeling werden zunächst einzelne Modelle pro Kanal erstellt. Diese erklären jeweils einen möglichst großen Teil der Verkaufszahlen. Anschließend wird aus diesen Modellen ein „Marketing Mix“ erstellt, der den Einfluss der Einzelmodelle so gewichtet, dass die Summe der Modelle eine bestmögliche Approximation der Verkaufszahlen liefert. Dazu ist es nicht nötig, die Daten auf Einzelkundenebene bereitzustellen. Die Stärke des Mix Modells besteht darin, aus einer Verknüpfung der Maßnahmen und Verkäufe aggregiert auf Ort und Zeit in verdichteter Form zu nutzen, welche auch für Kanäle ohne Zuordnung der Bewerbung auf einzelne Kunden bereitgestellt werden können.


Je besser die Daten, desto genauer das Ergebnis

Natürlich kann das Modeling nur so gut sein wie die verwendeten Daten. Je detaillierter ein Kanal beschrieben ist, desto besser kann ein starkes Modell entwickelt werden. Kanäle, die durch häufige Ereignisse beschrieben werden, werden trennscharf „gegriffen“, da hier auf mehr Daten modelliert werden kann.

Beispielsweise ist der Einfluss „Wetter“ konstant vorhanden, ebenso wird dem Faktor „E-Mail“, der meist häufig stattfindet, tendenziell zu viel Einfluss zugeschrieben. Seltene Ereignisse wie ein Katalogversand, der einmal im Jahr stattfindet, werden dagegen oftmals unterschätzt.


Langfristige vs. kurzfristige Effekte

Kurzfristige Maßnahmen werden stärker „gegriffen“ als langfristige Effekte. Beim Vergleich von kurzfristigen (wie z.B. Werbung für einzelne Rabattaktionen) und langfristigen Maßnahmen (wie z.B. Brandingkampagnen) muss diese Gewichtung beachtet werden. Desweitern werden Kanäle mit einer klaren zeitlichen Zuordnung (wie z.B. TV Spots) gegenüber weniger klar zugeordneten Kanälen (wie z.B. monatlich veröffentlichte Magazine) bevorzugt.

Mit diesem Wissen bietet sich nichtsdestoweniger die Möglichkeit, geeignete und passende Mixe zu bestimmen und diese zu vergleichen, um eine Optimierung der Werbemaßnahmen zu erreichen.


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